def list_mean(nums):
    sumof = 0
    num_of = len(nums)
    mean = 0
    for i in nums:
        sumof += i
    mean = sumof / num_of
    return float(mean)

from statistics import mean
avarage=mean(your_list)

例如

from statistics import mean

my_list=[5,2,3,2]
avarage=mean(my_list)
print(avarage)

结果是

3.0

NumPy有一个NumPy。这是算术平均数。用法如下:

>>> import numpy
>>> a = [1, 2, 4]
>>> numpy.mean(a)
2.3333333333333335

而不是铸造浮动，你可以做以下

def mean(nums):
    return sum(nums, 0.0) / len(nums)

或者使用

mean = lambda nums: sum(nums, 0.0) / len(nums)

更新:2019-12-15

Python 3.8在统计模块中添加了函数fmean。它更快，总是返回浮点数。

将数据转换为浮点数并计算算术平均值。 这比mean()函数运行得快，并且它总是返回一个 自由浮动。数据可以是序列或可迭代对象。如果输入数据集为 empty则引发StatisticsError。 Fmean ([3.5, 4.0, 5.25]) 4.25 3.8新版功能。

使用scipy:

import scipy;
a=[1,2,4];
print(scipy.mean(a));

使用statistics.mean:

import statistics
print(statistics.mean([1,2,4])) # 2.3333333333333335

它从Python 3.4开始可用。对于3.1-3.3用户，PyPI上的stats名称下提供了该模块的旧版本。只需将统计数据更改为统计数据。